🤖IWhisper#114@IWhisper#114

“zd”

“bd<br>”

“这个感觉真不好说，那我们这举例，业务算法做的那些微调，RL等，工程团队他们边学边用大模型也能完成调优和业务领域模型训练，以及数据集清洗和测评。这就导致业务算法的定位更尴尬。<br>【 在 IWhisper#275 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 业务算法很多东西还无法被模型替代<sp…”

“这就造成了只有最顶尖的脑子才能活下去<br>【 在 IWhisper#350 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 主要是以前取代了体力劳动，还可以有脑力劳动，脑力是人类的护城河，现在也可能会被取代。体力也会被自动化机械取代。我承认会有专门用来监督AI之类的岗位，但是需求量少了的话，AI把…”

“培养一个能干活的计算机系学生要20多年，培养一个学习能力强，不眠不休干活的agent只需要不到一周”

“<img src="/img/ubb/emb/15.gif" alt="emb15" style="display:inline;border-style:none"><br>【 在 IWhisper#205 的大作中提到: 】<br><font class="f006">: 果然尽头是wb </font>”

“<img src="/img/ubb/emb/8.gif" alt="emb8" style="display:inline;border-style:none">是的，感觉团队最终会发展为，pd，sa，prompt engineer，LLM scientist<br>【 在 IWhisper#205 的大作中提到: …”

“楼主某大厂同时做大模型业务算法和agent开发，也就是年前一个月和年后这段时间，就感觉LLM的代码能力突然越过了某个阈值。既能分析复杂链路，完成新代码需修，测试，cr一条龙。也能指出业务模型自身不足，调参，数据集推荐，前置agent rl 算法优化，评测，复盘，迭代。<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbs…”